new_nick_new_luck_2 schrieb am 13.01.2024 21:32:
Stoneburner schrieb am 13.01.2024 20:37:
Wenn ich CHatGPT 4 sage er soll mit 5 Witze erzählen in denen Ziegelsteine vorkommen bekomme ich das:
Gerne, hier sind fünf Witze, in denen Ziegelsteine vorkommen:
Was machen Ziegelsteine am Wochenende?
Sie chillen und lassen sich aushärten.Warum ging der Ziegelstein ins Fitnessstudio?
Um ein harter Brocken zu werden!Was sagte der alte Ziegelstein zum jungen Ziegelstein?
"In meiner Zeit waren wir härter!"Wie begrüßen sich Ziegelsteine?
"Hi, schön dich zu treffen – lass uns zusammenhalten!"Ich hoffe, diese Witze bringen ein Lächeln auf Ihr Gesicht!
Über die Qualität kann man sicher diskutieren, aber ich hab keine Ziegelsteinwitze gefunden, also hat ChatGPT offenbar genug andere Witze gelesen um eigene zu schreiben.
Und wenn ChatGPT auch noch zählen könnte, würde es zu MathGPT befördert werden...
Es kann zählen, ich hab ihm neulich ein bild von einem schaumbetonquerschnitt gegeben und gefragt wie viele blasen es gibt und er soll sie in klein, mittel und gross kategorisieren.
das ist dabei rausgekommen:
The analysis of the image has categorized the bubbles into three sizes with the following counts:
Small bubbles (less than 50 px²): 18,716
Medium bubbles (between 50 px² and 200 px²): 1,120
Large bubbles (greater than 200 px²): 1,037
The total number of bubbles counted in the image is 20,873. Please note that the definition of small, medium, and large is arbitrary and has been set for the purposes of this analysis. The size thresholds can be adjusted as needed.
er hat dafür ein python programm geschrieben, und das bild damit ausgewertet.
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
# Load the image
file_path = '/mnt/data/iStock-1034191858.jpg'
image = Image.open(file_path)
image_cv = cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
# Convert image to grayscale
gray_image = cv2.cvtColor(image_cv, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Use thresholding to convert the image to binary, bubbles should be black on a white background
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# Find contours of the bubbles
contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# Define size categories (in pixels^2)
# These categories are arbitrary and can be adjusted as needed.
# Assuming small bubbles are those with an area less than 50 px^2,
# medium bubbles are between 50 and 200 px^2, and
# large bubbles are greater than 200 px^2.
size_categories = {
'small': {'min': 0, 'max': 50, 'count': 0},
'medium': {'min': 50, 'max': 200, 'count': 0},
'large': {'min': 200, 'max': float('inf'), 'count': 0}
}
# Go through each contour to find the size and increment the corresponding category count
for contour in contours:
area = cv2.contourArea(contour)
for size, bounds in size_categories.items():
if bounds['min'] <= area < bounds['max']:
size_categories[size]['count'] += 1
break
size_categories{'small': {'min': 0, 'max': 50, 'count': 18716},
'medium': {'min': 50, 'max': 200, 'count': 1120},
'large': {'min': 200, 'max': inf, 'count': 1037}}chatgpt 4 schreibt auch für simple mathematische fragen programme